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本文介绍了卡尔曼原型网络（KPN），一种用于联合循环燃气轮机故障检测的少样本学习框架。KPN将类原型建模为潜在随机状态以降低方差，并在模拟泄漏检测任务上优于传统方法。
SAGA框架利用冻结的多模态大语言模型，通过分组相对策略优化为视觉编码器提供属性感知监督，在细粒度基准上将零样本图像检索性能提升3-6个百分点。